回顾BART模型 其实是BART的策略，训练标准的transformer模型_bart结构

最近在生成相关论文时，经常看到使用BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers，双向自回归变压器）模型作为基线比较，或在BART模型上进行修改。因此，回顾一波BART模型，做一下分享。

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如果说BERT模型是仅使用Transformer-Encoder结构的预训练语言模型，GPT模型是仅使用Transformer-Decoder结构的预训练语言模型，那么BART模型就是使用Transformer模型整体结构的预训练语言模型，如图1所示；使其在自然语言理解任务上表现没有下降，并且在自然语言生成任务上有明显的提高。

BART模型在预训练时，首先使用多种噪声对原始文本进行破坏，然后通过seq2seq模型重建原始文本。

Model Architecture

BART模型使用标准的Transformer结构，但参考GPT模型，将原有ReLU激活函数变成了GeLUs函数，并且初始化参数服从 。

Pre-training

BART模型的预训练是对原始文本破坏再重建，因此损失函数为decoder的输出与原始文本的交叉熵。BART模型共介绍了5种破坏原始文本的噪声方法，如图2所示。

Token Masking

Token掩码，与BERT模型策略一致，随机抽取token，并用[MASK]标记进行替换。

Token Deletion

Token删除，从输入中随机删除token，与掩码不同，该策略为了让模型学习哪些位置缺少输入信息。

Text Infilling

文本填充，随机挑选一个文本片段（文本片段的长度符合λ = 3的泊松分布），并且使用一个[MASK]标记进行替换。当片段长度为0时，相当于在原始位置插入一个[MASK]标记。与SpanBERT模型不同的是，SpanBERT模型是使用片段长度个数的[MASK]标记进行替换。

Sentence Permutation

句子排序，将文本按照句号进行分割，生成句子序列，然后将句子之间的顺序随机打乱。

Document Rotation

文档旋转，随机选择一个token，然后将文本进行旋转，即以选择token作为文本的开头。该策略让模型学习文本的开头。

Fine-tuning

该部分主要介绍BART模型，如何应用在自然语言理解和自然语言生成的下游任务中，如图3所示。

Sequence Classification Tasks

对于序列分类任务，将相同的输入，输入到encoder和decoder中，最后将decoder的最后一个隐藏节点作为输出，输入到分类层（全连接层）中，获取最终的分类的结果。其中，decoder的最后一个隐藏节点是一个特殊标记，相当于BERT模型中的[CLS]。

Token Classification Tasks

对于Token分类任务，例如，机器阅读理解、信息抽取等，将完整的输入，输入到encoder和decoder中，将decoder最后一层的所有隐藏节点作为每个token的模型表示，再对每个token的表示进行分类，最终得到结果输出。

Sequence Generation Tasks

由于BART模型是在Seq2Seq模型结构下的的预训练模型，本身就拥有自回归解码器，因此可以直接对生成任务进行微调。将源文本输入到encoder中，将待生成的目标文本输入到decoder中，进行自回归生成。

Machine Translation

由于预训练过程是用同语言进行训练的，但是机器翻译是由一种语言翻译成另一种语言，因此BART模型在进行机器翻译任务时，将encoder的Embedding层进行随机初始化，即更换字典，重新训练另一种语言的表征。

在微调过程中，首先冻结原始BART模型的大部分参数，仅训练随机初始化的Embedding、BART模型位置嵌入和BART模型编码器第一层与Embedding连接的self-attention参数；然后再对模型的所有参数进行少量地训练。

Result

对多种噪声策略进行比较分析，结果如表1所示，Text Infilling策略在多个任务上，都达到了最优的效果，而Document Rotation策略和Sentence Shuffling策略效果较差。

虽然单独使用Sentence Shuffling策略时较差，并且Text Infilling策略和Sentence Shuffling策略的组合也仅仅在CNN/DM数据上取得了较好的效果，但是作者认为，在更大的预训练模型中可以从该策略上学的更好。

因此，BART模型最终使用了Text Infilling策略和Sentence Shuffling策略的组合，其中屏蔽每个文本中30%的token，并排列所有的句子。

在自然语言理解任务上的效果分析，如表2所示，BART模型在部分任务上取得了较好的效果，并且其他任务上没有明显的下降。

在生成任务上的结果，如表3、4和5所示，在文本摘要（CNN/DM、XSum）、对话（ConvAI2）、摘要式QA（ELI5）任务上的效果均有显著低提高。在

在翻译任务上的结果分析，如表6所示，在WMT’16 RO-EN数据上也是有所提高，

总结

文章开始也说了“BART模型就是Transformer模型Encoder-Decoder结构的预训练语言模型”，但是个人觉得扰乱策略是可圈可点的，思路很正，不过实验结果看来还是有些理想化了，真正有效地只有Text Infilling策略。

很多论文在中文数据集上实验，都说自己训练了一个中文BART模型，再进行下游实验。开源模型如下：uer/bart-base-chinese-cluecorpussmall · Hugging Face。

真心感谢，BERT、GPT等模型开源的小伙伴们~~~

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